參考知乎上的解釋。解答的非常明白易懂。https://www.zhihu.com/question/27670909 大致內容： 1、解答了先驗概率和后驗概率的概念。后驗概率更加的准確，大部分機器學習模型嘗試得到的也是后驗概率 2、貝葉斯公式的推導 3、貝葉斯公式用於后驗概率的求解。轉換 ...

們對這些變量對結果的影響缺乏必要的認知，所以退而求其次，把投擲硬幣作為一個隨機過程來建模，並用概率理論對其進行分 ...

貝葉斯公式的理解 一、總結 一句話總結： 我們把上面例題中的 A 變成樣本(sample) x , 把 B 變成參數(parameter) \theta , 我們便得到我們的貝葉斯公式： $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...

本文內容主要參考Steven M.Kay的《統計信號處理基礎——估計與檢測理論》，該書中譯本分類為“國外電子與通信教材系列”，應該會有一定局限性。本文是我看過該書后的一點點總結。 1.從最大似然估計看經典估計理論 最大似然估計（Maximum Likelihood ...

github：代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 朴素貝葉斯是什么   依據《統計學方法》上介紹： 朴素貝葉斯法（Naive Bayes）是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布 ...

貝葉斯公式是怎么來的？ 我們還是使用 wikipedia 上的一個例子： 一所學校里面有 60% 的男生，40% 的女生。男生總是穿長褲，女生則一半穿長褲一半穿裙子。有了這些信息之后我們可以容易地計算“隨機選取一個學生，他（她）穿長褲的概率和穿裙子的概率是多大”，這個就是前面說的“正向 ...

我理解的朴素貝葉斯模型 我想說：“任何事件都是條件概率。”為什么呢？因為我認為，任何事件的發生都不是完全偶然的，它都會以其他事件的發生為基礎。換句話說，條件概率就是在其他事件發生的基礎上，某事件發生的概率。 條件概率是朴素貝葉斯模型的基礎。 假設，你的xx公司正在面臨着用戶流失的壓力 ...

機器學習(10)之趣味案例理解朴素貝葉斯 轉載：https://mp.weixin.qq.com/s/s0v_afLVqtJhZyn3qHlseQ 01 病人分類的例子 讓我從一個例子開始講起，你會看到貝葉斯分類器很好懂，一點都不難。某個醫院早上收了六個門診病人，如下表 ...